大数据挖掘常用的算法有哪些

第 l 9卷第 1期 1Vo -9 l 1 No 1 .l

电子设计工程El cr nc De in g e to i sa En

21 0 1年 6月Jn 2 1 u .0 1

常用数据挖掘算法研究王海涛 .陈树宁(丘职业技术学院河南商丘 4 6 0 )商 7 0 0

摘要：了给企业快速、成本构建客户管理系统、 R系统、据挖掘应用系统提供参考与借鉴，究了常用数据为低 C M数研挖掘算法。通过研究数据挖掘算法基本原理、用范围及优点，出可以使用不同的算法来执行同样的业务任务。适得每个算法会生成不同的结果。因此在一个数据挖掘解决方案中，以使用一些算法来研究数据，后使用其他算法，可然基于这些数据预测特定结果。

关键词：数据挖掘；法；据转换算数中图分类号： P 1 .3 T 3 11文献标识码： A文章编号：1 7— 2 6 2 1 ) 1 0 9— 3 64 6 3 (0 1 1- 0 0 0

Re e r h o o s a c fc mm o d t i n l o ih n a a m ni g a g r t mW ANG Ha— o,C ia t HE h— i g N S unn

( h n qu V c t n la d T c

数据挖掘概述

数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制。若要创建模型，算法将首先分析一组数据，查找特定模式和趋势。然后，算法将使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。

算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：

?

说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 预测销量的数学模型。

说明数据集中的事例如何相关的一组分类。

?

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?

Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合 OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。

算法回顾

Analysis Services 包括了以下算法类型：

?

分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是 Microsoft 决策树算法。

?

回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是 Microsoft 时序算法。 分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖

掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

（一） （二）

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

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大数据、机器学习、数据挖掘

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2016软考项目经理实战班 python编程常用模板总结 【博客专家】有奖试读—Windows PowerShell实战指南 关闭

重点：机器学习总结之各算法常用包和函数 标签：机器学习常用算法包及函数

2016-02-09 13:43 32人阅读评论(0) 收藏举报 分类：

机器学习（55） 作者同类文章X

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基本操作常用函数及包 一线性回归 二主成分分析 三贝叶斯

S3 method for

基于关联规则的数据挖掘算法研究

北京工业大学硕士学位论文

基于关联规则的数据挖掘算法研究

姓名：安颖申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：毛国君

20090201

基于关联规则的数据挖掘算法研究

摘要

摘要

数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容。关联规则描述了给定数据项集之间的有趣联系。目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其变形。针对Ａｐｆｉｏｆｉ算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文提出了两种改进的Ａｐｆｉｏｆｉ算法，它们能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。本文主要工作包括以下几个方面。

１、本文首先概述了数据挖掘理论和发展，以及主要的数据挖掘技术；然后研究了关联规则挖掘的步骤。对经典的Ａｐｒｉｏｒｉ算法做了全面的分析并指出算法的不足。

２、

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种基于事务标号集的Ａｐｒｉｏｒｉ改进

ｏｎ

算法——ＢＴＡ（Ｂａｓｅｄ

ＴＩＤｓｅｔｓ

Ａｐｒｉｏｒｉ）算法。ＢＴＡ算法的特点在于：在首次扫描

数据库生成候选卜项集的同时，记住包含每一个项集的事务标识符ＴＩＤ集合。这样，只要统计候选项集所对应的ＴＩ

基于关联规则的数据挖掘算法研究

北京工业大学硕士学位论文

基于关联规则的数据挖掘算法研究

姓名：安颖申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：毛国君

20090201

基于关联规则的数据挖掘算法研究

摘要

摘要

数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容。关联规则描述了给定数据项集之间的有趣联系。目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其变形。针对Ａｐｆｉｏｆｉ算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文提出了两种改进的Ａｐｆｉｏｆｉ算法，它们能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。本文主要工作包括以下几个方面。

１、本文首先概述了数据挖掘理论和发展，以及主要的数据挖掘技术；然后研究了关联规则挖掘的步骤。对经典的Ａｐｒｉｏｒｉ算法做了全面的分析并指出算法的不足。

２、

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种基于事务标号集的Ａｐｒｉｏｒｉ改进

ｏｎ

算法——ＢＴＡ（Ｂａｓｅｄ

ＴＩＤｓｅｔｓ

Ａｐｒｉｏｒｉ）算法。ＢＴＡ算法的特点在于：在首次扫描

数据库生成候选卜项集的同时，记住包含每一个项集的事务标识符ＴＩＤ集合。这样，只要统计候选项集所对应的ＴＩ

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

（一） （二）

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化。无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络，让以往只是网页浏览者的网民面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模精准化的消费者行为研究。大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点。总的来讲，大数据带来的机遇有以下几点。

1、大数据的挖掘和应用成为核心，为企业探寻新的战略机遇带来了契机

大数据的重心从存储与传输过渡到数据的挖掘与应用，这将深刻影响企业的商业模式，既可直接为企业带来盈利，也可以通过正反馈为企业带来难以复制的竞争优势。

一方面，大数据技术可以有效地帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，完善企业自身的结构和管理机制。

另一方面，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。

2、对大数据的处理和分析成为新一代信息技术应用的支撑点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些技术以大数据为节点，不断汇集所产生的信息，并通过对不同来源数据的统一性、综合性的处理、分析与优化，将结果反馈或交叉反馈到各种应用中，进一步改善用户的使用体验，创造出巨大的商业价

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浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

作者：杨曙

来源：《电脑知识与技术》2017年第18期

摘要：伴随信息技术的飞速进步，为电子商务发展创造了良好契机，近年来，人们对物流市场需求逐步攀升，大数据时代，物流企业不可避免的面临着如何从庞大数据中挖掘有效数据的困境。文章通过阐述大数据时代下的物流行业发展现状，分析物流管理系统中的物流信息挖掘，对数据挖掘在物流信息系统中的应用展开探讨，旨在为如何促进大数据时代物流行业有序健康发展研究适用提供一些思路。

关键词：大数据；物流信息；数据挖掘；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）18-0001-02

大数据时代下，人们对物流需求提出了越来越严苛的要求，如此一来，物流企业应当紧随社会发展脚步，推进企业自身运作流程的优化改良，通过不断创造出更具针对性、更高质量的物流服务，以实现对物流市场发展需求的有效满足。数据挖掘技术可对事物相互间关联性进行充分挖掘，具备一系列优势功能，所以可对物流中产生的海量信息开展有效整合，为物流企业制定决策提供可靠依